Highly Stable Hierarchically Structured All-Polymeric Lubricant-Infused Films Prevent Thrombosis and Repel Multidrug-Resistant Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Thrombus formation and infections caused by bacterial adhesion are the most common causes of failure in blood-contacting medical devices. Reducing the interaction of pathogens using repellent surfaces has proven to be a successful strategy in preventing device failure. However, designing scale-up methodologies to create large-scale repellent surfaces remains challenging. To address this need, we have created an all-polymeric lubricant-infused system using an industrially viable swelling-coagulation solvent (S-C) method. This induces hierarchically structured micro/nano features onto the surface, enabling improved lubricant infusion. Poly(3,3,3-trifluoropropylmethylsiloxane) (PTFS) was used as the lubricant of choice, a previously unexplored omniphobic nonvolatile silicone oil. This resulted in all-polymeric liquid-infused surfaces that are transparent and flexible with long-term stability. Repellent properties have been demonstrated using human whole blood and methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) bacteria matrices, with lubricated surfaces showing 93% reduction in blood stains and 96.7% reduction in bacterial adherence. The developed material has the potential to prevent blood and pathogenic contamination for a range biomedical devices within healthcare settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».